RANQUEAMENTO DE FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AUXILIAR NA ESCRITA DE ARTIGOS CIENTÍFICOS A PARTIR DO MÉTODO AHP GAUSSIANO

Resumo

Devido à complexidade na elaboração de artigos para publicação em periódicos científicos, observa-se o crescente uso de ferramentas de inteligência artificial (IA), para dar suporte ao pesquisador e aumentar sua produtividade e eficiência. Este artigo tem como objetivo ranquear modelos de IA programadas para auxiliar o pesquisador no processo de redação científica. Os critérios avaliados são relativos ao problema de pesquisa, o estado da arte, a lacuna e a referência bibliográfica. A metodologia consistiu em pontuar as ferramentas de IA em uma escala de 0 a 10, onde zero seria um indicativo de nenhum potencial e dez de alto potencial da ferramenta de IA. E ainda, ranquear as IA’s por meio do método multicritério de tomada de decisão AHP Gaussiano da Pesquisa Operacional, tendo como alternativas o ChatGPT3.5, Elicit, Dimensions IA, Paper Digest, Semantic Scholars, Connected Paper, Jenni.ai, SciSpace Copilot e Grok. Resultados mostraram que o Semantic Scholars foi identificado como a alternativa mais eficaz, evidenciando a importância do critério "Referência Bibliográfica". A menor influência do "Problema de Pesquisa" destaca a maior predominância de outros fatores na escolha dessas ferramentas, como o estado da arte e a lacuna. Estes resultados oferecem insights para pesquisadores, realçando a necessidade de considerações específicas ao contexto e aprimoramentos contínuos na integração de IA no ambiente acadêmico.